吴凌飞 崔鹏 裴健 赵亮创作的计算机网络小说《图神经网络:基础、前沿与应用》,已更新章,最新章节:undefined。本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用,涵盖图神经网络的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景
在第二章,作者们也向大家展示了图神经网络的常见类型,包括图卷积网络(GCN),图注意力网络(GAT),消息传递神经网络(MPNN,Message Passing Neural Network),连续图神经网络(CGNN,Continuous Graph Neural Network)等。 在《图神经网络---基础、前沿与应用》这本书中,作者们为了让讲解更加生动,读者们更加容易理解图神经...
当当网图书频道在线销售正版《图神经网络:基础、前沿与应用》,作者:吴凌飞 崔鹏 裴健 赵亮,出版社:人民邮电出版社。最新《图神经网络:基础、前沿与应用》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《图神经网络:基础、前沿与应用》,就上当
广大图神经网络(Graph Neural Network,下文简称GNN)研究人员翘首以盼吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮等GNN领域的影响力学者联合编撰、50多位GNN各方向专家学者倾力贡献的《图神经网络:基础、前沿与应用》终于要来啦! 本书作者群星璀璨,图书还未出版已先火遍IT圈!得到了清华大学教授、中国科学院院士张钹倾情作序推荐,同时韩家...
用于节点分类的图神经网络 Jian Tang和Renjie Liao [1] 摘要 图神经网络是专门为学习图结构数据的表征而设计的神经网络架构,最近受到越来越多的关注并被应用于不同的领域和应用。在本章中,我们将重点讨论图的一个基本任务——节点分类。首先,我们将给出节点分类的详细定义,并介绍一些经典的方法,如标签传播。
今年的 KDD 大会是第 29 届,于 8 月 6 日 - 10 日在美国加州长滩举办。大会包含研究方向(Research )和应用数据科学方向 (Applied Data Science,ADS)两个 track。来自Pinterest、清华等学者带来了《图神经网络:基础、前沿与应用》教程,非常值得关注!
保留高级信息的图表征学习 与侧面信息不同,高级信息是指特定任务中的监督或伪监督信息。保留高级信息的网络嵌入通常包括两部分:一部分是保留网络结构,以便学习节点表征;另一部分是建立节点表征和目标任务之间的联系。 图神经网络 利用深度学习方法来分析图数据仍非常具有挑战性,具体表现在: ...
Watson Research Center的高级研究员,并领导10多名研究科学家开发前沿的图神经网络方法和系统,3次获得IBM杰出技术贡献奖。他是40多项美国专利的共同发明人,凭借其专利的高商业价值,共获得8项IBM发明成果奖,并被任命为IBM 2020级发明大师。他带领团队获得两个2022年AAAI人工智能创新应用奖(全球共8个),以及IEEE ICC...
图神经网络前沿 图分类和链接预测 由于GNN模型中的每一层都只产生节点级表征,因此需要图池化层来进一步计算基于节点级表征的图级特征。图级特征总结了输入图结构的关键特征,是图分类的关键组成部分。图池化层分为:简单的平面池化、基于注意力的池化、基于聚类的池化和其他类型的池化。 另一个长期存在的图学习问题是...